14天交货！英伟达GTC Berlin发布DSX POD AI工厂与2.5倍基板扩产

据StorageReview 2026年10月21日报道，英伟达在德国柏林GTC大会上发布DSX POD AI工厂参考设计，将AI机器人在已准备场地的部署时间从六个月压缩至14天。同步宣布基板产能未来三年扩大2.5倍，并推出全栈液冷电力管理软件以及电信AI-RAN合作。英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示：“我们正处于人类历史上最大规模的基础设施建设之中。”

DSX POD：工厂预制化将部署周期从月缩至天

DSX POD将Vera Rubin计算节点、网络、布线、机架级电源和液冷系统集成在工厂预制集装箱内。合作伙伴在出货前完成机架间连接与功能验证，现场只需接入已有电力、冷却和光纤网络。英伟达强调14天假设场地已准备就绪，不包括建筑配套时间。首批18家合作伙伴包括戴尔、HPE、联想、超微、富士康（Ingrasys）、广达云达（QCT）等，目标2027年初全球交付。戴尔同日发布其模块化数据中心版本，时间表一致。英伟达未公布单个POD的机架数量、总算力或价格。

基板产能2.5倍扩张：百亿美元锁定三大供应商

英伟达通过数十亿美元产能预付款推动揖斐电（IBIDEN）日本小野工厂扩至当前三倍，新增产能预计2028年Q1爬坡。三星电机加入供应链，利用韩国现有设施并扩建世宗、釜山工厂。欣兴电子（Unimicron）台湾KF基板产能预付款协议从2027年Q2起释放，2028年中达满产。黄仁勋在主题演讲中强调：“我们正处于人类历史上最大规模的基础设施建设之中。”

封装、测试与光引擎同步扩产

英伟达与安靠科技（Amkor）计划到2028年底将韩国中介层晶圆产能提升超过300%。半导体测试产能2026至2027年翻倍，其中向京元电子（KYEC）预付11亿美元建设美国新设施，目标2027年4月量产；新加坡测试业务目标2027年2月量产。在共封装光学领域，与矽品精密（SPIL）计划2027年中前将台湾光引擎制造产能扩大15倍，2028年底再翻倍。以下表格汇总主要扩产计划：

液冷与电力管理：DSX软件栈将能耗降低30%

DSX全栈参考架构包含五个核心软件：DSX MaxLPS用于动态电力分配，DSX Flex协调负载与电网状况，DSX Sim进行数字孪生仿真，DSX OS管理基础设施，DSX Exchange连接计算与设施系统。Vera Rubin支持100%液冷，冷却液温度可至45°C，闭式干冷器设计可将设施水耗降至接近零。在2吉瓦规模下，相比传统冷却塔每日节省5400万升水。

英伟达宣称DSX MaxLPS可在相同token产出下节省高达30%电力。在Lambda的HGX B200概念验证中，固定功率预算下集群token吞吐量提升24%，GPU容量增加19%；在Nscale位于冰岛的四个GB300 NVL72机架评估中，264千瓦预算内推理吞吐量提升49%，受管GPU容量增加37%。英伟达指出这些结果来自合作伙伴且未经第三方审计。DSX Flex在模拟电网事件中曾将Blackwell Ultra集群功耗降低40%同时保持关键负载运行。三款DSX OS组件（Config Manager、Rack Management Service、Cluster Readiness Engine）进入开发者预览。

AI-RAN：GPU基础设施拓展至电信网络

英伟达与诺基亚正推动将无线接入网软件与AI服务运行于共享加速基础设施的平台走向商用。据英伟达称，已有近20家运营商公开宣布采用诺基亚anyRAN软件和英伟达Aerial RAN计算机（ARC）进行AI-RAN合作。该架构允许同一基础设施处理5G/6G信号与AI推理任务，提升电信资源利用率。NVIDIA OpenShell参考架构为运营商提供开放接口，加速AI-RAN部署。

FAQ

Q1: DSX POD AI工厂的主要优势是什么？

A1: DSX POD通过工厂预制化集成，将AI机器人在已准备场地的部署时间从约六个月缩短至14天，降低现场施工复杂度。其全栈软件还可优化电力消耗，最高节省30%能耗，并支持100%液冷降低水耗。

Q2: 英伟达的基板产能扩张涉及哪些供应商？时间表如何？

A2: 主要供应商包括揖斐电（日本）、三星电机（韩国）和欣兴电子（台湾）。英伟达通过数十亿美元预付款锁定产能，总目标未来三年内提升2.5倍。揖斐电新产能预计2028年Q1开始爬坡，欣兴电子2027年Q2起释放，2028年中达满产。

英伟达GTC Berlin 2026以DSX POD AI工厂为核心，配合2.5倍基板产能扩张、封装测试升级以及AI-RAN生态拓展，全面加速AI基础设施建设。随着合作伙伴从2027年初开始交付DSX POD，AI工厂的部署速度与规模将迎来范式级跃升。